1874w

不重置，但是会折算你的额度，如果你现在周额度为 0 ，升级后周额度会变成 80%，以此类推

因为发表这些评论的人还是那个人，不管在什么领域，都是二极管。

借用一下之前主题的某个评论:

> 模型能力是多边形的，一个人的使用场景根本无法覆盖所有场景，所以根据自己的体验下结论就很尬。

即使要讨论模型的能力高低，个人认为好一点的做法就是举出自己遇到的细分场景：场景 C 下 A 模型 是什么样，B 模型是什么样，然后 A 在场景 C 下不如模型 B 。这样还算得上是讨论。

就怕这些二极管，场景也不列举，上来就是 A 真不行不如 B ，什么背景信息都没，就像他自己和 AI 聊天一样，让社区去猜他脑子里的上下文，话题多了自然就开始引战和对立了。

@Rickkkkkkk
我会用 imagegen skill 随机生成一张测试图，用来确认图片生成与展示链路是否正常。

已加载工具

图片还在渲染中，我继续等它完成。

这次生成耗时比预期长一些，但任务仍在正常运行。

还在等待生成服务返回结果，我会保持等待，不重复提交任务。


这次没生成成功：内置图片生成服务返回了网络错误，因此当前图片链路不正常。
如果你愿意，我可以稍后重试；也可以改用需要 OPENAI_API_KEY 的 CLI 方案。

@maolon 确实，使用社区比较火的 SDD SKILL 的其中一个目的就是沉淀一套自己的 SDD SKILL 。

毕竟社区的经验是可以借用的，社区的 这些 SKILl 对于新手和老手都有一定的参考意义，可以使用和踩坑，才知道自己最合适什么，借鉴好用的然后沉淀为自己专属的 SDD skill 我觉得很不错

openspec 没用过就不评价了。

主要区别：

1. matta grill 比 superpowers 的 brainstorming 会更详细一些，但也容易走偏问一大堆很极限的边界问题，稍微大点的项目问你 上百道问题不在话下。

2. superpowers 的 write-plan 比 matta 的 issue 详细，matta 的 issue 更多是语义化的实现方案和验收标准，对模型的自由度比较大

3. matta 的其他 skill ，例如 handoff 、teach 用起来很顺手。


我的个人结论是：
1. 如果你是 GPT Plus + 其他模型（例如 GLM ），那么 superpowers 其实更有优势。因为 superpowers 的实施计划非常的详细和机械，你可以在 Codex 中 使用 matta 或者 sp 完成方案和实施计划后，在 Claude Code 或者 opencode 使用 GLM 单独使用子代理来实现代码，基本没什么大问题。
2. 如果你是 GPT Pro 的话，用什么都无所谓，额度够。
3. superpowers 消耗 Token 的其中一个问题就是无论什么问题，他都会使用 brainstorming 或者其他技能，自主调用频率非常高。我建议在全局 AGENTS.md 限制 sp 的自动调用

```
## Superpowers 硬性禁用规则

默认禁止主动调用任何 `superpowers:*` Skill ，除非用户显式触发，或当前已经在 Superpowers 流程中。
```

4. 我自己有写一篇专门针对 superpower +codex 的额度优化，但此方案暂时在 GPT5.6 中不适用，因为 5.6 的子 agent 的模型指定有 bug ，会自动继承主代理模型，所以额度消耗会很高，我自己也提了 issue 等待官方支持。

博客文章（目前默认是隐藏，等官方修复后展示）： https://blog.1874.cool/codex-superpowers

@PerFectTime 不是的，还是会扣掉用掉的额度，但因为 Pro 额度多，只扣 20%左右，所以没啥大区别

分享下我的经历:

我当时是 Plus 7.2 到期，然后 6.27 号就用完周额度了。

问：提前升级会重置 100%的所有额度吗？

不会，他的升级策略是：比如升级之前 五小时 0% 周额度 0%

升级之后显示 五小时 剩余 80% 周额度 80%

因为 Pro 是 Plus 的 5 倍。

问：新的 Pro 订阅时间怎么算的？

新的 Pro 订阅时间会覆盖 Plus 的时间，新的 Pro 周期会变成 6.27 - 7-27


问：：要不要用完额度，到期再升级 Pro ？

个人感觉 最近重置次数多，重置可能性多，可以升 Pro 之后猛蹬，然后等重置，是个不错的窗口